基于统计视角的数据挖掘研究

发布时间：2021-08-06 08:26

　　数据挖掘是一个年轻、活跃的研究领域，不同专业背景的研究者侧重于不同方面对数据挖掘展开了研究。从目前国内外的研究现状看，从事数据挖掘研究的主要是计算机领域的学者和专家，统计界的学者和专家对数据挖掘的研究相对较少。而随着数据存储技术的不断发展，可用于数据分析的数据量越来越大，对传统的统计分析技术提出了极大的挑战。笔者认为数据挖掘的出现，正是统计学适应这一变化的新的发展方向，数据挖掘并不是为了替代传统的统计分析技术，而是统计分析方法的延伸和扩展。本文从统计学视角研究数据挖掘，以期从统计学角度对数据挖掘理论的研究有所突破和创新，同时对统计学理论在数据挖掘方向的发展做出探索。全文除了绪论，共分为七章。第一章为：基于统计视角的数据挖掘理论体系研究。通过对数据挖掘与统计学理论基础、方法等方面的比较，清晰地提出了基于统计视角的数据挖掘体系，改变了目前研究中人们对统计学与数据挖掘之间理解的模糊认识。第二章为：数据挖掘统计方法综述。首先对数据挖掘数据源、属性类型和功能三个基本问题作了界定，然后对实现其中的关联、聚类、分类和回归四项功能的统计方法进行综述，并对其中一些统计方法从数据挖掘应用角度作了一些完善和... 

【文章来源】：浙江工商大学浙江省

【文章页数】：175 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

1关联规则动态调整关系图

特征描述可以理解为从数据出发，分析数据的一般特性(集中趋势、离散趋势、汇总等)，来发现数据中蕴含的模式。本文把特征描述作为一个独立的挖掘功能实现模块，在此提出特征描述过程模型，如图3.1.1所示。国:几。一‘……!可视化}今匹到数据源图3.1.1特征描述过程模型特征描述过程模型显示，数据源经过数据准备，选择合适的描述统计方法和探索性数据分析方法，对于多维数据源还可结合OLAP技术，部分或全部实现可视化，从而发现数据中蕴含的模式，达到数据挖掘的目的。一、描述统计法描述统计主要对观察到的数据进行汇总、分类和计算，并用表格、图形和综合指标的方式来加以显示。它是特征描述的一个技术基础。描述统计的主要方法有指标分析法和图表分析法，它们可以从不同角度来反映数据分布的规律及趋

为了便于解释，我们称该数据立方体为中心数据立方体。1.上钻(drill一uP)图3.1.4表明了当种类维和时间维不变时，按年龄维(青少年、中年、老年)上钻，在中心数据立方体执行上钻操作的结果。即通过上钻把按20岁以下、20一30岁、 30一40岁、40一50岁、50一60岁、60岁以上的分类归约为按青少年、中年、老年的分类。尸一一一一季一一一一一度 }}}}}}}}}}} }}}}}}}}}}}}}}} ..................... }}}}}}}}}}}}} }}}}}}}}}}}}} IIIIIIIIIII lll}}}{llll!!!定活两种类年青少年龄中年老年龄年图3.1.4上钻操作当用维归约进行上钻操作时，一个或多个维由给定的数据立方体删除。例如，对于只包含年龄维和时间维的数据立方体“个人存款”，可以删除时间维，导致整个个人存款按年龄而不是按年龄和时间分类。2.下钻(drill一down)图3.1.5显示了沿着年、季、月、天定义的时间维的概念分层向下，在中心数据立方体执行下钻操作的结果。下钻沿时间维分层向下，由季节层到更详细的月层。场氢二

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3325431